Pandas：Python可视化神器

大家好，数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，可以帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。

常见的数据可视化库有:

• matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。

• seaborn 是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib

• pyecharts 上面的两个库都是静态的可视化库，而pyecharts有很好的web兼容性，可以做到可视化的动态效果。

但是在数据科学中，几乎都离不开pandas数据分析库，pandas的功能包括：

• 数据采集 

• 数据读取  pd.read_csv/pd.read_excel

• 数据清洗(预处理)  

• 可视化，兼容matplotlib语法

1.准备工作

如果你之前没有学过pandas和matpltolib,我们先安装好这几个库：

!pip3 install numpy
!pip3 install pandas
!pip3 install matplotlib

已经安装好，现在我们导入这几个要用到的库，使用的是伦敦天气数据，一开始只有12个月的小数据作为例子。

#jupyter notebook中需要加这行代码
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
#读